2025年Angew纯计算文章精选：机器学习+量化计算如何重塑化学研究新范式（一）

本文背景是机器学习与量化计算正深度融合，重塑化学研究范式。研究目的是通过解析《Angewandte Chemie International Edition》期刊中的五篇代表性文章，展示这种融合如何解决化学领域的具体挑战。结论表明，机器学习已从预测工具升级为可解释、可迁移、可实验验证的研究引擎，与量化计算协同驱动化学研究进入新阶段。具体应用包括：利用量子化学计算辅助机器学习预测代谢物碰撞截面以构建多维数据库；结合DFT与渐进式学习筛选高性能单原子OER催化剂；利用大语言模型与机器学习指导分子工程以稳定黑磷界面；开发基于图神经网络的平台CrystalGAT设计柔性分子晶体；以及应用机器学习预测金属-酚网络材料的光热性能。这些研究共同构建了理论计算、机器学习预测与实验验证的集成框架，加速了材料与分子的发现与设计。